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J-GLOBAL ID：202002231436898097   整理番号：20A0433417

POSEG:人間のインスタンスセグメンテーションのための姿勢を意識した精密化ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

PoSeg: Pose-Aware Refinement Network for Human Instance Segmentation

著者 (2件)： Zhou Desen (Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China) ,  He Qian (Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 15007-15016  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒューマンインスタンスセグメンテーションは,人間中心シーン理解のためのコア問題であり,人間のインスタンスを分割することは,外観と形状の両方における大きなクラス内変動と複雑なオクルージョンパターンによる視覚システムへのユニークな挑戦をもたらす。本論文において,著者らは新しい姿勢認識人間インスタンスセグメンテーション法を提案した。最初にボトムアップ姿勢を予測し,次に予測された姿勢の上でインスタンスセグメンテーションを推定する従来の姿勢認識法と比較して,著者らの方法は,人間の提案として検出結果を採用し,各提案のために人間の姿勢とインスタンスセグメンテーションを共同的に推定する。著者らは,反復法におけるインスタンスセグメンテーションを洗練するために姿勢推定を利用するモジュール型再帰深いネットワークを開発した。著者らの精密化モジュールは,粗い形状の前と局所的な部分の注意として,2つのレベルにおける姿勢キューを利用する。著者らは,著者らのアプローチを,OCHumanデータセットとCOCOPersonsデータセットの2つの公開多者ベンチマークに関して評価した。提案した方法は,3.0mAPによるOCHumanデータセットに関する最先端の方法を上回り,COCOPersonにおいて6.4mAPにより,著者らのアプローチの有効性を実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オクルージョン ,  *セグメンテーション ,  有効性 ,  逐次近似 ,  *ネットワーク ,  精密化 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 姿勢推定 ,  ボトムアップ ,  姿勢認識 ,  視覚システム ,  シーン理解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人間 ,  インスタンス ,  セグメンテーション ,  姿勢 ,  意識 ,  精密化